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标题: 口试专区|【70道Hive高频题整理(附答案背诵版)】 [打印本页]

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作者: 八卦阵    时间: 2024-7-24 03:28
标题: 口试专区|【70道Hive高频题整理(附答案背诵版)】
简述什么是Hive？

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce使命举行运行。Hive界说了简单的SQL查询语言称为HiveQL，该语言允许熟悉SQL的用户查询数据。同时，Hive提供了一个元数据存储，存储了所有表的元数据信息。
应用场景举例：假设我们有一个电商网站，天天都会产生大量的交易数据，我们需要分析这些数据以相识贩卖情况、用户行为等信息。我们可以用Hive来建立这些数据的仓库，利用HiveQL查询这些数据，好比统计天天的贩卖总额、每个商品的贩卖额等。这样我们可以快速地获取到需要的信息，并基于这些信息做出决策。
第二题：Hive的数据类型有哪些？
Hive支持的数据类型包罗：

• 基本类型：如int、float、double、string、boolean等；
  
• 集合类型：如array、map、struct等；
  
• 复杂类型：如uniontype、array< struct>、map<string,struct>等；
  
• 用户自界说类型。
  

应用场景举例：假设我们有一个用户信息表，表中有一个字段叫做“所在”，该所在由省、市、区、街道等多个部门构成。我们可以利用Hive的复杂类型来界说这个字段，好比界说一个map类型，其中key为所在的构成部门，value为对应的值，这样我们就可以在一个字段中存储整个所在信息。
简述Hive的优缺点 ？

Hive的优点：

• 易于利用：Hive提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，这使得数据分析变得非常简单。
  
• 处理大数据：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，能够处理大规模数据。
  
• 可扩展性：Hive可以扩展到多个节点，以处理更多数据。
  
• 数据整合：Hive可以轻松地将来自不同源的数据整合到一个数据仓库中。
  
• 数据安全：Hive支持数据加密和用户权限管理，确保数据的安全性。
  

Hive的缺点：

• 性能题目：对于实时查询或低延迟查询，Hive可能不是最佳选择，由于它的查询性能可能不如其他一些工具。
  
• 不支持所有SQL功能：虽然HiveQL提供了很多SQL功能，但它并不支持所有的SQL特性。
  
• 数据同步题目：在多节点情况中，数据的同步可能是一个题目。
  
• 不支持联接类型：Hive在处理表之间的联接时可能不如其他数据库系统高效。
  
• 不支持索引：为了进步查询性能，很多数据库系统利用索引，但Hive并不支持这一特性。
  

以上就是对Hive优缺点的扼要概述，如果你需要更详细的解释或者有其他题目，欢迎随时提问。
简述Hive的作用 ？

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以用来处理和分析大规模数据。Hive提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，用户可以利用HiveQL编写查询来分析数据。Hive的作用包罗：

• 数据仓库：Hive可以用来存储和管理大规模数据，并提供数据查询和分析功能。
  
• 数据处理：Hive支持各种数据处理操作，如数据过滤、连接、聚合等，可以帮助用户快速处理和分析数据。
  
• 数据转换：Hive可以用来转换数据格式，将数据从一种格式转换为另一种格式，方便用户举行数据分析和利用。
  
• 数据报表：Hive可以用来生成各种报表，帮助用户相识数据的分布和趋势，为决策提供支持。
  

应用场景举例：

• 电商网站：电商网站可以利用Hive来分析用户购买行为、商品贩卖情况等，从而制定营销计谋和优化产品。
  
• 金融行业：银行、证券等金融机构可以利用Hive来分析客户交易行为、风险评估等，从而进步风控程度和业务效益。
  
• 社交媒体：社交媒体可以利用Hive来分析用户行为、舆情热点等，从而优化产品功能和进步用户体验。
  

简述Hive 架构原理 ？

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大数据。Hive通过构建元数据、查询语言、编译器、执行步伐和驱动步伐等组件，提供了一种类似SQL的查询语言HiveQL，用于查询和管理大数据。
Hive的架构原理可以分为以下几个部门：

• 元数据存储：Hive利用关系型数据库存储元数据，比方MySQL或PostgreSQL。元数据包罗数据库、表、列和分区等的信息。
  
• 查询语言：HiveQL是一种类似SQL的查询语言，用于编写查询和数据分析语句。HiveQL可以将复杂的查询分解为多个简单的子使命，这些子使命可以在Hadoop集群上并行执行。
  
• 编译器：Hive的编译器负责将HiveQL查询语句转化为MapReduce、Tez或Spark等执行计划的中间表示形式。编译器还会对查询语句举行语义分析和优化，以进步查询性能。
  
• 执行步伐：Hive的执行步伐根据编译器生成的执行计划，在Hadoop集群上并行执行查询使命。执行步伐可以与不同的计算框架（如MapReduce、Tez或Spark）集成，以进步数据处理服从。
  
• 驱动步伐：Hive的驱动步伐负责与用户交互，吸收用户的查询哀求并返回结果。驱动步伐还负责监控查询的执行状态，并在必要时重新调整执行计划以进步性能。
  

在应用场景方面，Hive可以用于处理和分析大规模数据集，比方数据仓库、商业智能和机器学习等领域。通过利用Hive，用户可以快速地编写和分析数据，而无需相识底层的数据处理细节。
简述Hive和关系数据库比力 ？

Hive和关系数据库（如MySQL、Oracle等）在数据存储和处理上有一些不同之处。以下是它们之间的一些比力：

• 数据存储：关系数据库将数据存储在关系型表格中，每个表格由行和列构成，并利用主键和外键束缚来维护数据完整性。而Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它将数据存储在HDFS中，以表的形式构造数据，但Hive的表是映射到HDFS的文件和目次结构上。
  
• 数据处理：关系数据库利用SQL语言举行数据的查询和处理，可以举行复杂的数据操作和计算。而Hive利用HiveQL语言，它是基于SQL的查询语言，但与传统的SQL略有不同，HiveQL支持更多的数据操作和计算功能。
  
• 扩展性：关系数据库在扩展性方面可能受到限制，特别是在处理大量数据时，可能会碰到性能瓶颈。而Hive基于Hadoop，可以利用Hadoop集群举行分布式处理，因此在处理大规模数据时具有更好的扩展性。
  
• 数据格式：关系数据库可以支持多种数据格式，如CSV、JSON、XML等。而Hive默认利用CSV格式，但也可以利用其他格式，如Parquet和ORC等列式存储格式。
  
• ACID属性：关系数据库支持ACID属性，即原子性、划一性、隔离性和持久性，这使得关系数据库在处理事务时具有更高的可靠性和划一性。而Hive不支持ACID属性，因此在处理事务时可能存在一些限制和题目。
  

总之，Hive和关系数据库各有优缺点，选择利用哪种工具取决于具体的应用场景和需求。如果需要处理大规模数据并利用分布式计算资源，Hive是一个很好的选择。如果需要维护数据的完整性和划一性，并执行复杂的事务操作，关系数据库可能更加适合。
简述什么是Hive 管理表和外部表 ？

Hive中的管理表和外部表是两种不同类型的表，它们在数据存储、管理和访问方式上有一些区别。
管理表（也称为内部表）是Hive中默认的表类型。当你在Hive中创建一个表，并指定一个存储位置时，Hive会为这个表创建一个管理表。管理表的数据存储在Hive默认的文件系统（通常是HDFS）中的指定目次下，元数据存储在Hive本身的元数据存储库中。管理表由Hive完全管理，这意味着当你删除一个管理表时，Hive会同时删除该表的元数据和存储的数据。管理表适合存储大量的数据，并且可以通过HiveQL举行查询和管理。
外部表是指向HDFS中现有数据的表。当你创建一个外部表时，你只需要指定HDFS中数据的路径，而不是创建新的数据文件。与内部表不同，外部表的元数据也存储在Hive的元数据存储库中，但数据存储在HDFS中的指定位置，由Hadoop而不是Hive举行管理。这意味着，当你删除一个外部表时，只会删除该表的元数据，而不会删除现实的数据。外部表适实用于访问已经在HDFS中存在的数据，并且可以通过HiveQL举行查询和管理。
总之，管理表和外部表的告急区别在于数据的存储和管理方式。管理表由Hive完全管理，适合存储大量数据，而外部表则指向现有数据，由Hadoop而不是Hive举行管理。
简述Hive内部表和外部表的区别 ？

Hive内部表和外部表的区别告急体现在以下几个方面：

• 存储位置：内部表的数据和元数据都存储在Hive的存储路径下，即位于HDFS上。而外部表的数据则可以存放在HDFS、HBase、当地文件系统等位置，不在Hive管理的路径下，而是在指定的路径下。
  
• 数据管理：内部表的数据由Hive举行管理、维护、删除和新建。对于数据的删除操作是彻底删除数据，包罗在HDFS上的数据和Hive中的元数据。而外部表只管理数据的元数据信息，对于数据删除时并不会删除现实数据，只会删除元数据。
  
• 数据访问权限：由于内部表的数据和元数据都存储在Hive中，因此Hive对于内部表有完全的访问权限，可以实现对表的一系列操作。而外部表只是对外部存储系统中数据的元数据举行管理，因此不能对数据举行全部的操作。
  
• 数据导入导出：内部表和外部表在导入和导出数据方面具有不同的特点。对于内部表，导入数据通常是将数据从外部存储系统中导入到Hive管理的路径下，利用LOAD DATA语句来实现。导出数据则是将Hive中的数据导出成文件，利用INSERT OVERWRITE语句来实现。而对于外部表，导入数据通常是将数据直接存储到外部存储系统中，利用下令行工具或其他数据导入工具来实现。导出数据则是将外部存储系统中的数据导出到其他地方。
  

总的来说，Hive的内部表和外部表在存储位置、数据管理、访问权限和数据导入导出等方面都有较大的差异。用户可以根据现实需求选择适合的表类型来处理和分析大规模数据。
为什么内部表的删除，就会将数据全部删除，而外部表只删除表结构? 为什么用外部表更好 ？

Hive中的内部表和外部表在删除时体现出不同的行为，告急是由于它们的数据存储和管理方式不同。
内部表的数据存储在Hive自身的文件系统（通常是HDFS）中，而外部表的数据则存储在外部文件系统（如HDFS或其他存储系统）中。当删除内部表时，Hive会删除与该表相关的元数据信息以及存储在自身文件系统中的数据。这是由于内部表和其数据都是由Hive自身管理的。
相比之下，外部表仅删除表结构，而不删除现实数据。这是由于外部表的数据存储在外部文件系统中，并不由Hive管理。仅当删除外部表时，与该表相关的元数据信息会被删除，但存储在外部文件系统中的现实数据不会被影响。
利用外部表的长处在于它提供了更高的机动性和安全性。由于数据存储在外部文件系统中，用户可以随时对外部表举行删除、创建或修改操作，而不消担心影响底层数据。此外，由于数据不直接由Hive管理，因此用户可以更加自由地管理和控制数据的访问和修改，进步了数据的安全性。
综上所述，Hive中内部表的删除会同时删除数据和元数据信息，而外部表仅删除元数据信息，现实数据不受影响。利用外部表可以提供更高的机动性和安全性，由于用户可以更加自由地管理和控制数据的访问和修改，同时制止了直接操作底层数据可能带来的风险。
简述Hive建表语句？创建表时利用什么分隔符 ？

Hive建表语句的基本语法如下：

1. CREATE TABLE table_name (
2.    column1 data_type,
3.    column2 data_type,
4.    ...
5. )
6. ROWFORMAT DELIMITED
7. FIELDS TERMINATED BY 'field_delimiter';

复制代码

其中，table_name是表的名称，column1、column2等是表的列名，data_type是列的数据类型。ROWFORMAT DELIMITED指定了行格式和分隔符，FIELDS TERMINATED BY 'field_delimiter'指定了字段的分隔符。
创建表时利用的分隔符通常是特定的字符或字符串，用于将每行数据分割成不同的字段。Hive默认利用单字节分隔符来加载文本数据，比方逗号、制表符、空格等等。在创建表的时候，可以通过指定FIELDS TERMINATED BY子句来指定字段的分隔符。比方，如果利用制表符作为分隔符，可以将其指定为FIELDS TERMINATED BY '\t'。
除了默认的文本文件格式，Hive还支持其他文件格式，如Parquet和ORC等列式存储格式。这些格式通常利用特定的分隔符来表示不同字段的值。比方，Parquet利用二进制格式存储数据，并通过特定的字段描述符来表示不同字段的类型和值。在创建表的时候，可以选择不同的文件格式来优化数据的存储和查询性能。
简述Hive删除语句外部表删除的是什么 ？

在Hive中，当你删除一个外部表时，现实上只会删除该表的元数据，而不会删除现实的数据。这是由于外部表的数据存储在Hive外部的HDFS中，由Hadoop而不是Hive举行管理。因此，当你执行删除外部表的下令时，只会从Hive的元数据存储库中移除表的界说和相关元数据，而不会影响到现实存储在HDFS中的数据。这样可以确保数据的完整性和安全性，由于原始数据不会被误删除或受到影响。
简述Hive导入数据的五种方式是什么?举例说明 ？

Hive导入数据的五种方式包罗：

• 向表中装载数据（Load）：利用LOAD DATA语句将数据加载到Hive表中。比方，从当地文件系统加载数据到Hive表：
  

1. LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hdfs/data/test.txt' INTO TABLE test;

复制代码

从HDFS文件系统加载数据覆盖Hive表：

1. LOAD DATA INPATH '/wcinput/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test;

复制代码

• 通过查询语句向表中插入数据（Insert）：利用INSERT INTO语句将数据插入到Hive表中。比方，以追加数据的方式插入到表或分区，原有数据不会删除：
  

1. INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2…)] SELECT_STATEMENT1 FROM from_statement;

复制代码

• 创建表时加载数据：在创建表的时候，可以直接指定命据的加载路径。比方：
  

1. CREATE EXTERNAL TABLE if not exists tablename (id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION '/data/test/';

复制代码

• 增量导入：表中原有数据不变，新插入的数据增加在背面。这种方式告急用于数据增量导入。
  
• Import数据到指定Hive表：先用export导出后，再将数据导入（export和import告急用于两个Hadoop平台集群之间Hive表迁徙）。比方：从a集群中导出hive表数据，然后再将其导入到另一个集群的指定Hive表中。
  

以上是Hive导入数据的五种方式，用户可以根据现实需求选择适合的方式来举行数据导入。
简述row_number()，rank()和dense_rank()的区别 ？

在Hive中，row_number()、rank()和dense_rank()是用于窗口函数（Window Function）的三个常见函数，它们可以用来对数据集中的行举行排序和编号。以下是这三个函数的区别：

• row_number()：为每一行分配一个唯一的序号，序号从1开始递增。如果两行或多行具有相同的排序值，它们将得到相同的序号。row_number()不会在值之间留下任何“清闲”，即如果某一行的排序值比前一行大，下一行的序号将增加1。
  
• rank()：为每一行分配一个排名值，排名值从1开始递增。如果两行或多行具有相同的排序值，它们将得到相同的排名值。与row_number()不同，rank()会在值之间留下清闲。比方，如果有两行并列排名第一，下一行的排名将为3而不是2。
  
• dense_rank()：与rank()类似，为每一行分配一个排名值。但是，与rank()不同的是，dense_rank()不会在值之间留下清闲。如果两行或多行具有相同的排序值，它们将得到相同的排名值，并且下一行的排名将增加1。
  

应用场景示例：
假设有一个包含以下数据的表格，按照分数举行升序排序：

1. | id | score |
2. |----|-------|
3. | 1  | 80    |
4. | 2  | 85    |
5. | 3  | 85    |
6. | 4  | 90    |

复制代码

利用row_number()函数：

1. | id | score | row_number() |
2. |----|-------|--------------|
3. | 1  | 80    | 1            |
4. | 2  | 85    | 2            |
5. | 3  | 85    | 2            |
6. | 4  | 90    | 3            |

复制代码

利用rank()函数：

1. | id | score | rank() |
2. |----|-------|--------|
3. | 1  | 80    | 1      |
4. | 2  | 85    | 2      |
5. | 3  | 85    | 2      |
6. | 4  | 90    | 4      |

复制代码

利用dense_rank()函数：

1. | id | score | dense_rank() |
2. |----|-------|--------------|
3. | 1  | 80    | 1            |
4. | 2  | 85    | 2            |
5. | 3  | 85    | 2            |
6. | 4  | 90    | 3            |

复制代码

简述请说明hive中 Sort By，Order By，Cluster By，Distrbute By各代表什么意思？

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了多种用于数据查询和处理的SQL-like语言，其中Sort By、Order By、Cluster By和Distrbute By是Hive中用于数据分发的关键字。

• Sort By：Sort By用于对数据举行排序，它将数据按照指定的列举行排序，并将结果输出到相应的输出目次中。Sort By可以根据一列或多列举行排序，默认情况下按照升序排序。
  
• Order By：Order By与Sort By类似，也是用于对数据举行排序。但是，Order By会强制全局排序，即在整个数据集上举行排序，而不仅仅是每个分区的内部排序。因此，Order By可能会消耗更多的计算资源和时间。
  
• Cluster By：Cluster By是Hive中的一个特殊关键字，它联合了Sort By和Distrbute By的功能。Cluster By将数据按照指定的列举行排序和分发，以确保相同的值被分发到同一个节点上。这样可以进步数据的局部性，并镌汰节点之间的数据传输量。
  
• Distrbute By：Distrbute By用于控制数据的分发方式，即如何将数据分布到不同的使命节点上举行计算。默认情况下，Hive会根据每行数据的哈希值将数据分发到不同的节点上，这样可以实现数据的匀称分布。但是，在某些情况下，我们可能盼望将具有相同键值的数据分发到同一个节点上，以便举行更高效的处理。这时可以利用Distrbute By关键字来实现。
  

综上所述，Sort By、Order By、Cluster By和Distrbute By是Hive中用于控制数据分发和处理的四种关键字，它们各自具有不同的用途和特点，可以在查询中根据需要举行选择和利用。
写出Hive中split、coalesce及collect_list函数的用法 ？

好的，我会为你解释这三个函数在Hive中的用法。

• split函数
  

split 函数用于将字符串按照指定的分隔符拆分成数组。它的语法如下：

1. split(string str, string pattern)

复制代码

其中，str 是要拆分的字符串，pattern 是分隔符的模式。
例子：
假设有一个名为 users 的表，其中有一个名为 email 的列，包含用户的电子邮件所在。如果我们想将每个电子邮件所在拆分成单独的所在，可以利用 split 函数：

1. SELECT split(email, '@') AS email_parts FROM users;

复制代码

这将返回一个包含两个元素的数组：电子邮件所在的前缀和后缀。

• coalesce函数
  

coalesce 函数用于返回参数列表中的第一个非空值。它的语法如下：

1. coalesce(expression1, expression2, ..., expressionN)

复制代码

当参数列表中的某个表达式为 NULL 时，coalesce 函数将返回下一个表达式的值，直到找到第一个非空值为止。如果没有非空值，则返回 NULL。
例子：
假设有一个名为 products 的表，其中有一个名为 price 的列和一个名为 discounted_price 的列。如果某个产品没有折扣代价（即 discounted_price 为 NULL），我们想利用正常的代价，可以利用 coalesce 函数：

1. SELECT coalesce(discounted_price, price) AS final_price FROM products;

复制代码

这将返回 discounted_price 或 price 中的非空值作为终极代价。

• collect_list函数
  

collect_list 函数用于将多行数据中的某一列值聚合在一起形成一个数组。它的语法如下：

1. collect_list(col)

复制代码

其中，col 是要聚合的列名。
例子：
假设有一个名为 orders 的表，其中有一个名为 product_id 的列，表示订单中的产品。我们想将所有订单中的产品 ID 聚合到一个数组中，可以利用 collect_list 函数：

1. SELECT collect_list(product_id) AS product_ids FROM orders;

复制代码

这将返回一个包含所有产品 ID 的数组。
简述Hive如何实现分区 ？

Hive的分区是通过在创建表的时候指定分区字段来实现的。分区字段是在表结构中界说的，相当于为表数据按照分区字段举行了分类。每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目次下，分区字段的值就作为文件夹的名字。
创建分区的方式是在CREATE TABLE语句背面加上PARTITIONED BY子句，指定分区字段和类型。比方：

1. CREATE TABLE partitioned_table (id INT, name STRING, date DATE)
2. PARTITIONED BY (year INT, month INT);

复制代码

上述语句创建了一个分区表，按照year和month两个字段举行分区。
在插入数据时，可以指定分区字段的值，将数据插入到相应的分区中。比方：

1. INSERT INTO TABLE partitioned_table PARTITION (year=2020, month=10) VALUES (1, 'John', '2020-10-01');

复制代码

上述语句将数据插入到year=2020和month=10的分区中。
Hive还支持动态分区和静态分区。动态分区可以动态加载数据，静态分区则需要手动指定分区值。在创建静态分区时，可以利用单值分区或范围分区的建表方式。单值分区的建表方式比力简单，只需要指定分区键和类型即可；范围分区的建表方式则需要在直接界说列的方式下创建。
总的来说，Hive的分区是一种将数据按照业务需求举行分类的方式，可以进步查询性能和数据管理服从。用户可以根据现实需求选择适合的分区方式来举行数据管理。
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